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2024 DAS-C01 考試準備：實踐測試和學習材料，AWS 數據分析認證 SPOTO

2024 DAS-C01 考試準備：AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01) 的練習測試和學習材料對於數據分析領域的專業人士至關重要。該認證驗證了利用 AWS 服務設計、構建、保護和管理分析解決方案以從數據中提取可行見解的專業知識。我們全面的學習材料包括考試問題和答案、模擬測試、樣例題和考試轉儲，確保爲考試做好充分準備。我們的資源以考試練習和準備爲重點，包括考試材料和答案，以及用於真實測試場景的考試模擬器。訪問在線試題並從模擬考試中獲益，以衡量準備情況。請相信 SPOTO 爲 AWS Certified Data Analytics - Specialty (DAS-C01) 考試量身定製的有效備考策略。

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問題 #1
某公司每天使用 Amazon EC2 實例接收來自外部供應商的文件。每天結束時，EC2 實例將文件合併爲一個文件，執行 gzip 壓縮，然後將單個文件上傳到 Amazon S3 存儲桶。每天所有文件的總大小約爲 100 GB。文件上傳到 Amazon S3 後，AWS 批次作業會運行 COPY 命令將文件加載到 Amazon Redshift 集羣中。哪種解決方案最能加快 COPY 進程？
A. 將單個文件上傳到 Amazon S3。一旦文件可用，立即運行 COPY 命令。
B. 分割文件，使文件數等於 Redshift 集羣中切片數的倍數。壓縮文件並上傳到 Amazon S3。在文件上運行 COPY 命令。
C. 分割文件，使每個文件使用 Redshift 集羣中每個計算節點 50% 的可用存儲空間。壓縮文件並上傳到 Amazon S3。在文件上運行 COPY 命令。
D. 過分解文件進行分片，以便將具有相同值的 DISTKEY 列放到同一個文件中。壓縮分片文件並上傳到 Amazon S3。在文件上運行 COPY 命令。
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正確答案: B
問題 #2
某公司使用 Amazon Connect 管理其聯絡中心。該公司必須建立一個管道，將 Amazon Connect 和 Salesforce 中的數據攝取到建立在 Amazon S3 上的數據湖中。哪種解決方案能以最少的運營開銷滿足這一要求？
A. 使用 Amazon Kinesis Data Streams 採集 Amazon Connect 數據。使用 Amazon AppFlow 採集 Salesforce 數據。
B. 使用 Amazon Kinesis Data Firehose 攝取 Amazon Connect 數據。使用 Amazon Kinesis Data Streams 攝取 Salesforce 數據。
C. 用 Amazon Kinesis Data Firehose 採集 Amazon Connect 數據。使用 Amazon AppFlow 採集 Salesforce 數據。
D. 用 Amazon AppFlow 採集 Amazon Connect 數據。使用 Amazon Kinesis Data Firehose 採集 Salesforce 數據。
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正確答案: B
問題 #3
一家公司希望使用託管在 Amazon S3 上的數據湖爲歷史數據提供分析服務。該數據湖由 800 個表組成，但預計將增加到數千個表。有 50 多個部門使用這些表，每個部門都有數百名用戶。不同部門需要訪問特定的表和列。哪種解決方案能以最少的運營開銷滿足這些要求？
A. 爲每個部門創建一個 1AM 角色。使用基於 AWS Lake Formation 的訪問控制，授予每個 1AM 角色對特定表和列的訪問權限。使用 Amazon Athena 分析數據。
B. 爲每個部門創建一個 Amazon Redshift 羣集。使用 AWS Glue 僅將與該部門相關的表和列攝入 Redshift 集羣。創建 Redshift 數據庫用戶。授予用戶訪問相關部門 Redshift 羣集的權限。使用 Amazon Redshift 分析數據。
C. 每個部門創建一個 1AM 角色。使用 AWS Lake Formation 基於標記的訪問控制，僅授予每個 1AM 角色訪問相關資源的權限。創建附加到表和列的 LF 標籤。使用 Amazon Athena 分析數據。
D. 爲每個部門創建一個 Amazon EMR 羣集。爲每個 EMR 羣集配置一個 1AM 服務角色，以便訪問。
E. 相關 S3 文件。爲每個部門的用戶創建一個可訪問相關 EMR 集羣的 1AM 角色。使用 Amazon EMR 分析數據。
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正確答案: C
問題 #4
一家總部位於美國的運動鞋零售公司推出了其全球網站。所有交易數據都存儲在亞馬遜 RDS 中，經過整理的歷史交易數據存儲在 us-east-1 區域的亞馬遜 Redshift 中。商業智能 (BI) 團隊希望通過提供運動鞋趨勢儀錶板來增強用戶體驗。BI 團隊決定使用 Amazon QuickSight 渲染網站儀錶盤。在開發過程中，日本的一個團隊在美國東北部-1 地區配置了 Amazon QuickSight。該團隊在
A. Amazon Redshift 控制臺中，選擇配置跨區域快照，並將目標區域設置爲 ap-northeast-1。從快照還原 Amazon Redshift 羣集，並連接到在 ap-northeast-1 啓動的 Amazon QuickSight。
B. 建一個從 Amazon QuickSight VPC 到 Amazon Redshift VPC 的 VPC 端點，以便 Amazon QuickSight 可以從 Amazon Redshift 訪問數據。
C. 建包含 Region 信息的 Amazon Redshift 端點連接字符串，並在 Amazon QuickSight 中使用此連接字符串連接到 Amazon Redshift。
D. us-east-1 中爲 Amazon Redshift 創建一個新的安全組，其中包含一條入站規則，授權從適當的 IP 地址範圍訪問 ap-northeast-1 中的 Amazon QuickSight 服務器。
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正確答案: D
問題 #5
某公司希望通過爲其智能家居系統的推薦引擎添加更多功能來提高用戶滿意度。每個傳感器都使用 Java 中的 Kinesis Producer Library (KPL) 將其嵌套的 JSON 數據異步推送到 Amazon Kinesis 數據流中。一組故障傳感器的統計數據顯示，當傳感器發生故障時，其記錄的數據並不總是發送到雲端。公司需要一種解決方案，能夠對來自最新傳感器的數據進行近乎實時的分析。解決方案
A. KPL 的 RecordMaxBufferedTime 屬性設置爲 "1"，以禁用傳感器端的緩衝。
B. 豐富的數據推送到 Kinesis 數據流中，並啓用數據轉換功能來扁平化 JSON 文件
C. nstantiate a dense storage Amazon Redshift cluster and use it as the destination for the Kinesis Data Firehose delivery stream
D. 新傳感器代碼，使用 Kinesis Data Streams API 的 PutRecord/PutRecords 調用和 AWS SDK for Jav
E. 據公司開發的異常檢測 SQL 腳本，使用 Kinesis 數據分析來豐富數據
F. KDA 應用程序的輸出導向 Kinesis Data Firehose 交付流，啓用數據轉換功能以扁平化 JSON 文件，並將 Kinesis Data Firehose 目的地設置爲 Amazon Elasticsearch 服務集羣。G
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正確答案: A
問題 #6
一家製造公司從工廠車間的設備中收集物聯網傳感器數據已有一年時間，並將數據存儲在亞馬遜 Redshift 中進行日常分析。一名數據分析師確定，按照每天約 2 TB 的預期攝取率計算，該集羣將在不到 4 個月的時間內達到不足規模。需要一個長期的解決方案。數據分析師指出，大多數查詢只參考最近 13 個月的數據，但也有季度報告需要查詢所有數據 g。
A. AWS Glue 中創建一項每日任務，將超過 13 個月的記錄卸載到 Amazon S3，並從 Amazon Redshif 中刪除這些記錄
B. Amazon Redshift 中創建一個外部表，指向 S3 位置。
C. 用 Amazon Redshift Spectrum 連接超過 13 個月的數據。
D. 攝 Amazon Redshift 集羣快照
E. 用具有額外存儲容量的密集存儲節點將羣集還原爲新羣集。
F. 行 CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) 語句，將超過 13 個月的記錄移動到 Amazon S3 支持的 Amazon Redshift Spectrum 中的季度分區數據。G
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正確答案: ACE
問題 #7
某公司在 Amazon S3 中擁有 10-15 個未壓縮的 .csv 文件。該公司正在將 Amazon Athena 作爲一次性查詢引擎進行評估。公司希望對數據進行轉換，以優化查詢運行時間和存儲成本。哪個數據格式和壓縮選項能滿足這些要求？
A. zip 壓縮的 CSV
B. bzip2 壓縮 JSON
C. Snappy 壓縮 Apache Parquet
D. LZO 壓縮的 Apache Avro
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正確答案: B
問題 #8
某公司正在構建一個分析解決方案，其中包括作爲數據湖存儲的 Amazon S3 和作爲數據倉庫的 Amazon Redshift。該公司希望使用 Amazon Redshift Spectrum 來查詢存儲在 Amazon S3 中的數據。當公司使用 Amazon Redshift Spectrum 查詢 S3 數據文件時，應採取哪些步驟來提高性能？ 選擇三個）使用 gzip 壓縮，單個文件大小爲 1-5 GB
A. 用列式存儲文件格式。
B. 根據最常見的查詢謂詞對數據進行分區。
C. 數據分割成 KB 大小的文件。
D. 保持所有文件的大小差不多。
E. 用不可拆分的文件格式。
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正確答案: BCD
問題 #9
某中央政府機構正在使用 Amazon Managed Streamingfor Apache Kafka（Amazon MSK）從各種內部應用程序中收集事件。該組織爲每個應用程序配置了一個單獨的 Kafka 主題，以分離數據。出於安全考慮，Kafka 集羣被配置爲只允許 TLS 加密數據，並在靜態時對數據進行加密。
A. 每個應用程序創建不同的 Amazon EC2 安全組。將每個安全組配置爲可訪問 Amazon MSK 羣集中的特定主題。根據應用程序應讀寫的主題，將安全組附加到每個應用程序。
B. 每個應用程序實例上安裝 Kafka Connect，並將每個 Kafka Connect 實例配置爲只寫入特定主題。
C. 用 Kafka ACL 並爲每個主題配置讀寫權限。使用客戶 TLS 證書的區分名稱作爲 ACL 的主名稱。
D. 每個應用程序創建不同的 Amazon EC2 安全組。爲每個應用程序創建 Amazon MSK 羣集和 Kafka 主題。爲每個安全組配置對特定羣集的訪問權限。
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正確答案: B
問題 #10
一家移動遊戲公司希望從其遊戲應用程序中捕獲數據，並將數據立即用於分析。該公司關心的是如何從每臺設備獲得最佳吞吐量。此外，該公司希望開發一個數據流處理應用程序，爲每個消費者提供專用吞吐量。
A. 應用程序調用 PutRecords API 將數據發送到 Amazon Kinesis 數據流。在消費數據時使用增強的扇出功能。
B. 應用程序調用 PutRecordBatch API 將數據發送到 Amazon Kinesis Data Firehose。提交支持案例以啓用賬戶的專用吞吐量。
C. 應用程序使用 Amazon Kinesis Producer Library (KPL) 向 Kinesis Data Firehose 發送數據。在消費數據時使用增強的扇出功能。
D. 應用程序調用 PutRecords API 將數據發送到 Amazon Kinesis 數據流。使用自動擴展功能在 Amazon EC2 上託管流處理應用程序。
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正確答案: D
問題 #11
一名數據分析專家正在使用 AWS Glue 構建一個自動化 ETL 攝取管道，以攝取上傳到 Amazon S3 存儲桶的壓縮文件。數據分析專家應使用 AWS Glue 的哪項功能來滿足這一要求？
A. 作流程
B. 發器
C. 作書籤
D. 類器
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正確答案: B
問題 #12
一家零售公司正在使用 Amazon Redshift 構建其數據倉庫解決方案。作爲這項工作的一部分，該公司正在將數百個文件加載到 Amazon Redshift 集羣中創建的事實表中。該公司希望在將數據加載到公司的事實表時，解決方案能夠實現最高吞吐量並優化使用集羣資源。公司應如何滿足這些要求？
A. 用多個 COPY 命令將數據加載到 Amazon Redshift 集羣。
B. 用 S3DistCp 將多個文件加載到 Hadoop 分布式文件系統 (HDFS)，然後使用 HDFSconnector 將數據攝取到 Amazon Redshift 集羣。
C. 用與 Amazon Redshift 集羣節點數量相等的 LOAD 命令，將數據並行加載到每個節點。
D. 用一條 COPY 命令將數據加載到 Amazon Redshift 集羣。
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正確答案: B
問題 #13
某大學打算使用 Amazon Kinesis Data Firehose 在 Amazon S3 中收集 JSON 格式的水質讀數批次。這些讀數來自分散在當地湖泊中的 50 個傳感器。學生們將使用 Amazon Athena 查詢存儲的數據，以觀察捕獲的指標隨時間的變化，如水溫或酸度。人們對這項研究的興趣與日俱增，促使大學重新考慮如何存儲數據。哪種數據格式和分區選擇能最大程度地減少數據量？
A. 用 Snappy 壓縮技術，以 Apache Avro 格式存儲數據。
B. 年、月、日劃分數據。
C. 不壓縮的 Apache ORC 格式存儲數據。
D. 用 Snappy 壓縮技術，以 Apache Parquet 格式存儲數據。
E. 傳感器、年、月、日劃分數據。
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正確答案: B
問題 #14
一家醫療保健公司使用 AWS 數據和分析工具來收集、攝取和存儲患者的電子健康記錄 (EHR) 數據。原始 EHR 數據以 JSON 格式存儲在 Amazon S3 中，按小時、天和年分區，每小時更新一次。該公司希望在 AWS Glue 數據目錄中維護數據目錄和元數據，以便能夠使用 Amazon Athena 或 Amazon Redshift Spectrum 訪問數據進行分析。在數據目錄中定義表時，該公司有以下需求
A. 行 AWS Glue 爬蟲，連接到一個或多個數據存儲，確定數據結構，並在數據目錄中寫入表格。
B. 用 AWS Glue 控制臺在數據目錄中手動創建一個表，並安排 AWS Lambda 函數每小時更新表分區。
C. 用 AWS Glue API CreateTable 操作在 Data Catalo 中創建表格
D. 建 AWS Glue 爬蟲，並指定表爲源。
E. 用 Amazon S3 中的表模式定義在 Amazon EMR 中創建 Apache Hive 目錄，並通過計劃的 jo 更新表分區
F. Hive 目錄遷移到數據目錄。
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正確答案: C
問題 #15
一家社交媒體公司正在使用商業智能工具分析數據以進行預測。公司希望構建包含機器學習（ML）見解的動態儀錶盤，以預測關鍵業務趨勢。儀錶盤必須顯示不超過 75 分鐘的最近批次數據。公司的各個團隊都希望通過使用 Amazon QuickSight 和 ML 見解來查看儀錶盤。哪種解決方案能滿足這些要求？
A. 將 Kafka 替換爲 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK)。使用 AWS Data Exchange 將數據存儲在 Amazon S3 中。使用 QuickSight 企業版中的 SPICE，每小時刷新 Amazon S3 中的數據。使用 QuickSight 創建包含預測和 ML 見解的動態儀錶板。
B. 用 Amazon Kinesis 數據流取代 Kafka。使用 AWS Data Exchange 將數據存儲在 Amazon S3 中。在 QuickSight 標準版中使用 SPICE，每小時從 Amazon S3 刷新數據。使用 QuickSight 創建一個包含預測和 ML 見解的動態儀錶板。
C. onfigure the Kafka-Kinesis-Connector to publish the data to an Amazon Kinesis Data Firehose delivery stream
D. 置 Kafka-Kinesis-Connector 以將數據發布到 Amazon Kinesis Data Firehose 交付流。配置交付流，將數據存儲在最大緩衝區大小爲 60 秒的 Amazon S3 中。使用預定的 AWS Lambda 函數從 Amazon S3 刷新 QuickSight 標準版 SPICE 中的數據。配置 Lambda 函數，使其每 75 分鐘運行一次，並調用 QuickSight API 來創建一個包含預測和 ML 見解的動態儀錶盤。
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正確答案: C
問題 #16
一家運輸公司使用安裝在卡車上的物聯網傳感器來收集其全球配送車隊的車輛數據。該公司目前以小型 .csv 文件的形式將傳感器數據發送到亞馬遜 S3。然後，這些文件被加載到一個 10 節點的 AmazonRedshift 集羣（每個節點有兩個片段）中，並使用 Amazon Athena 和 Amazon Redshift 進行查詢。該公司希望優化文件以降低查詢成本，同時提高數據加載到 Amazon Redshift 集羣的速度。
A. 用 AWS Glue 將所有文件從
B. 用 Amazon EMR 將每個
C. 用 AWS Glue 將
D. 用 AWS Glue 將文件從
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正確答案: D

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